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透视分析-定义流程
报表的条件项； 右键菜单：字段相关操作，包含“参数设置”、“新建计算字段”、“删除”、“时间维度管理”、“创建时间计算”、“新建分组字段”、“编辑脱敏规则”； 行列度量区 显示字段在表格中的布局情况； 在该区域删除的字段，还可以在“待选列区”重新勾选回来； 拖拽字段：字段拖拽到行区、列区、度量区进行布局设置； 字段下拉菜单：字段相关操作，包含“分类汇总”、“排序”、“删除”、“聚合方式设置”、“时间计算”、“高级设置”； 条件选择 条件选择是指为当前透视分析设置条件选项，达到过滤数据的效果。目前支持两类条件： 字段条件：基于字段或业务属性生成的条件； 过滤器条件：基于过滤器生成的条件。（该类为什么需要数据模型
Smartbi数据模型提供了丰富、强大的计算能力，不仅支持SQL计算、ETL分布式计算、MDX计算；还支持快速实现同环比时间计算、占比、排名、累计等；同时支持在计算中使用参数，动态获取结果。 1.1.4 整合分散的业务数据，提升关联分析的效率 小王是一名大型企业的业务员，经常要及时灵活分析业务发展情况。但是由于业务 … ”。Smartbi 数据模型，将所有查询结果归集实现数据层统一，所有的指标数据被统一管理，并且形成指标数据体系。基于维度模型以“维度”和“度量”重新构建数据结构，以多维模型为基础，提高数据处理效率与计算能力。既能满足业务多变的需求，又能避免数据冗余导致的数据表无限扩充。 1.12.2 功能特性总结 特性类别自定义计算度量
关于计算度量 Smartbi提供了2种创建计算度量的模式：向导、函数。 模式 向导 向导：故名思义，“向导模式”就是通过在后台配置好多维表达式，再在界面上通过拖拉拽维度或度量无需任何代码，即可实现一个新的计算度量。 函数 函数：多维提供了很多函数，通过多维表达式可以把多个函数进行 … 1 概述 度量分两种：度量(原子度量)和计算度量 原子度量：指从维度里直接获取到的,详参：创建度量。 计算度量：是用多维表达式创建一个虚拟字段的数值，它不改变源数据，也不改变数据模型，如果你不在报表上使用它，甚至不知道它是什么样子的，而一旦被拖拽到报表上，便会随着各种筛选和维度展现不同的数据，所以计算秒懂！模型参数的应用与生存法则
例如，在 SQL 查询中，根据不同的参数值，从不同的表字段中筛选出内容作为输出字段： image2025-5-19_17-22-24.png 实现动态查询维度或度量效果 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=122618118 … 入口： image2025-5-19_17-26-51.png 界面说明： 参数支持的数据类型: 字符串、整型、浮点型、日期、时间、日期时间等。 image2025-5-19_17-27-16.png 参数支持的控件类型: 输入框单选/多选、列表单选/多选、下拉单选/多选、树形单选/多选指标模型 ⬝ 使用流程
创建指标模型 新建指标模型的目录，作为构建指标模型的空间。 指标模型 ⬝ 创建指标模型 2 创建维度 新建维度，如产品维、地理维等。 指标模型 ⬝ 创建维度 3 创建指标 新建业务指标，如销售量、合同金额等。 指标模型 ⬝ 创建指标 4 数据存储 包括新建维表、事实表和数据调度，实现维度和指标数据存储到物理表。 指标管理 ⬝ 创建维表 指标管理 ⬝ 创建事实表 指标管理 ⬝ 数据调度 5 使用指标模型 指标模型构建完成后，用于自助仪表盘和电子表格等数据分析展现。 指标模型 ⬝ 使用指标模型 指标管理透视分析-功能索引
是否显示。 应用示例 综合应用示例 我们需要从多维度对数据进行汇总、占比、同期对比分析，对维度实现钻取分析，并且辅以条件筛选、告警、数据格式显示等功能时，我们通常定制透视分析来满足这类数据分析的业务需求。 个人参数示例 个人参数是提供给当前登录用户的个性化设置工具按钮，可以实现：若报表条件面板中有多个 … 功能 说明 概述说明 http://wiki.smartbi.com.cn:18081/pages/viewpage.action?pageId=44500429 透视分析采用“类Excel数据透视表”的设计，多维分析不再需要建立模型，就能够组合维度、汇总计算、切片、钻取，洞察数据。不仅如此，任何字段都可高速缓存抽取后日期数据不正确
问题现象 日期类型数据抽取到高速缓存库后，日期数据显示不正确。 image2024-1-31_18-34-27.png image2024-1-31_18-35-30.png 原因 对于DateTime类型（含时分秒）：最大值为'2106-02-07 06:28:15'。这是因高速缓存库基于Unix时间戳（自1970年1月1日0点开始计数），而Unix时间戳在2106年02月07日将超过32位整数的最大值，从而导致溢出。 故，9999-09-09 这样值无法存储，抽取后的数据不正确。 处理方案 建议是将字段由日期类型改为字符串类型后再进行抽取。 验证如下： image2024-1-31_18-42-36.png航空公司客户价值分析
原始数据提取这五个指标,具体的计算方式如下： n L = LOAD_TIME - FFP_DATE：会员入会时间距观测窗口结束的月数 = 观测窗口的结束时间 - 入会时间[单位：月]。 n R = LAST_TO_END：客户最近一次乘坐公司飞机距观测窗口结束的月数 = 最后一次乘机时间至观察窗口末端时长[单位：月]。 n F = FLIGHT_COUNT：客户在观测窗口内乘坐公司飞机的次数 = 观测窗口的飞行次数[单位：次]。 n M = SEG_KM_SUM：客户在观测时间内在公司累计的飞行里程 = 观测窗口总飞行公里数[单位：公里]。 n C = AVG_DISCOUNT：客户在观测时间内乘坐舱位所航空公司客户价值分析
原始数据提取这五个指标,具体的计算方式如下： n L = LOAD_TIME - FFP_DATE：会员入会时间距观测窗口结束的月数 = 观测窗口的结束时间 - 入会时间[单位：月]。 n R = LAST_TO_END：客户最近一次乘坐公司飞机距观测窗口结束的月数 = 最后一次乘机时间至观察窗口末端时长[单位：月]。 n F = FLIGHT_COUNT：客户在观测窗口内乘坐公司飞机的次数 = 观测窗口的飞行次数[单位：次]。 n M = SEG_KM_SUM：客户在观测时间内在公司累计的飞行里程 = 观测窗口总飞行公里数[单位：公里]。 n C = AVG_DISCOUNT：客户在观测时间内乘坐舱位所ECharts图形-标准折线图
趋势，线的斜率反映数据变化幅度，其中一个轴表示连续的时间，另一个轴表示相应的数值。 优势：容易反应出数据变化的趋势。 数据要求： 1）一个或两个分类值，一个或多个指标值。 2）建议折线不超过4条。 适用场景： 1）线图适合二维的大数据集，还适合多个二维数据集的比较。 2) 反映变化趋势，关联性。 3) 线图适合大数据集的趋势分析，尤其适合非离散型维度分析，比如时间，价格走势 。 {html}<div style="border-bottom: 0.5px solid #dfe1e5;color:#2D5C8C;padding-bottom: 0.5px
